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14 처지: 베이즈 정리, 베이즈 확률론, 기댓값 최대화 알고리즘, 나이브 베이즈 분류, 우도 (동음이의), 잠재 디리클레 할당, 은닉 마르코프 모델, 조건부 무작위장, 준 지도 학습, 최대가능도 방법, 에이다부스트, 사전 확률, 선형 회귀, K-평균 알고리즘.
베이즈 정리
확률론과 통계학에서, 베이즈 정리()는 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리.
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베이즈 확률론
베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 '지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양'으로 해석하는 확률론이.
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기댓값 최대화 알고리즘
올드페이스풀 간헐천 분화 데이터. 데이터가 정규분포 혼합 모델에서 관측되었다고 가정하고, 기댓값 최대화 클러스터 분석을 이용해 매개변수들을 추정하는 과정이다. 기댓값 최대화 과정이 반복됨에 따라 매개변수들이 수렴하고 두 개의 군집이 나타나는 것을 볼 수 있다. 기댓값 최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 최대가능도(maximum likelihood)나 최대사후확률(maximum a posteriori, 약자 MAP)을 갖는 매개변수를 찾는 반복적인 알고리즘이.
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나이브 베이즈 분류
학습분야에서, '나이브 베이즈 분류(Naïve Bayes Classification)는 특성들 사이의 독립을 가정하는 베이즈 정리를 적용한 확률 분류기의 일종으로 1950 년대 이후 광범위하게 연구되고 있. 통계 및 컴퓨터 과학 문헌에서, 나이브 베이즈는 단순 베이즈, 독립 베이즈를 포함한 다양한 이름으로 알려져 있으며, 1960 년대 초에 텍스트 검색 커뮤니티에 다른 이름으로 소개되기도 하였.
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우도 (동음이의)
우도는 다음과 같은 뜻이 있.
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잠재 디리클레 할당
자연어 처리에서 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)은 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 주제들이 존재하는지를 서술하는 대한 확률적 토픽 모델 기법 중 하나이.
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은닉 마르코프 모델
은닉 마르코프 모델(HMM)은 통계적 마르코프 모델의 하나로, 시스템이 은닉된 상태와 관찰가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어졌다고 보는 모델이.
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조건부 무작위장
조건부 무작위장()이란 통계적 모델링 방법중에 하나로, 패턴 인식과 기계 학습과 같은 구조적 예측에 사용.
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준 지도 학습
준 지도 학습()이란 기계 학습(Machine Learning) 의 한 범주로 목표값이 표시된 데이터와 표시되지 않은 데이터를 모두 훈련에 사용하는 것을 말. 대개의 경우 이러한 방법에 사용되는 훈련 데이터는 목표값이 표시된 데이터가 적고 표시되지 않은 데이터를 많이 갖고 있. 이러한 준 지도 학습은 목표값이 충분히 표시된 훈련 데이터를 사용하는 지도 학습과 목표값이 표시되지 않은 훈련 데이터를 사용하는 자율 학습 사이에 위. 많은 기계 학습 연구자들이 목표값이 없는 데이터에 적은 양의 목표값을 포함한 데이터를 사용할 경우 학습 정확도에 있어서 상당히 좋아짐을 확인하였.
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최대가능도 방법
능도방법 (最大可能度方法) 또는 최대우도법(最大尤度法)은 어떤 확률변수에서 표집한 값들을 토대로 그 확률변수의 모수를 구하는 방법이.
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에이다부스트
에이다부스트(adaptive boosting의 줄임말) 또는 아다부스트는 Yoav Freund와 Robert Schapire가 개발한 기계 학습 메타 알고리즘이으로 이들은 AdaBoost를 개발한 공로를 인정받아 2003년 괴델상을 받았.
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사전 확률
사전 확률(事前確率)은 특정 사상이 일어나기 전의 확률을 뜻. 또는 경계 확률, 선험적 확률은 베이즈 추론에서 관측자가 관측을 하기 전에 가지고 있는 확률 분포를 의미.
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선형 회귀
독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형 회귀의 예 통계학에서, 선형 회귀(線型回歸)는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 (또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이.
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K-평균 알고리즘
K-평균 알고리즘(K-means algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작.
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